前沿综述 | 空间转录组学入门指南
目前关于空间转录组学的许多文献是技术性的，并不面向不熟悉该领域的研究人员。近日，《Genome Medicine》发表了一篇综述文章为空间转录组学提供了一个入门指南：涵盖了生物医学研究所需的可用技术、实验设计考虑和生物信息学分析。
空间转录组技术已经存在了近十年。目前商业化的技术，如10X Genomics公司发布的Visium，以及Nanostring公司的GeoMx和CosMx，
人工智能
图神经网络：GAT图注意力网络原理和源码解读（tensorflow）
标签：图神经网络，图注意力网络，注意力机制，GAT，tensorflow
本文内容分为三块：
GAT原理扫盲
GAT源码阅读（tensorflow）
GAT源码链路分析
GAT的GraphSAGE策略实现分析
原理初步理解
（1）从GNN，GCN到GAT
先看个哔哩哔哩视频理解一下，链接地址GAT原理视频链接
GNN学习的是邻居节点聚合到中心的方式，传统的GNN对于邻居节点采用求和/求平均的
大数据时代修炼数商的重要性
大数据时代的青少年，不仅要注意提升自己的“情商”“智商”，还要修炼自己的“数商”。
数商是什么?数商包括记录数据、整理数据、组织数据、保存数据、搜索数据、洞察娄数据、控制数据等能力，其核心是在不同的时间和地点获得不同数据的能力。
未来的人们，将在数据空间中存在、生活和决策。
不能迷路，在任何时候都要找到最合适的信息和数据，这是最低的要求。
信息和数据是决策的基础，面对不同的信息和
【kafka】kafka topic 扩分区、副本
如何给 Kafka 新增分区
kafka如何扩容服务器、重新分区Partition
kafka rebalance机制
基于R语言的微生物群落组成多样性分析——共线性网络分析
之前有一位粉丝后台留言说能不能出一期有关于共线性网络的文章，说实话，小编之前只在文献中看到过这类图，对于其原理也是迷迷糊糊。看了好多别人写的文章，根据大佬们的思路，我也大致整理了一些代码，希望能对大家有所启发。话不多说，直接上正文吧！
1、前期准备
rm(list=ls())#clear Global Environment
setwd('D:\\桌面\\共线性网络分析')#设置工作路径
如何给 HDFS 「减肥」之数据清理
Hadoop 平台运行至今，前期处于放任自由的状态，后期才开始稍加管控，指定相关数据使用规范。日积月累，数据规模越来越大，元数据暴增，Namenode rpc 频繁超时告警，Namenode HA 切换也较为频繁。
企业的预算不可能无限增加，所以一个良好的平台规范以及定时数据清理机制，对平台的来说至关重要，属于非常实在的降本增效工作。
这里记录下我们组的近期制定的 HDFS「瘦身计划」。
1.
深度学习&PyTorch 之 DNN-回归
前面文章讲了PyTorch的基本原理，本篇正式用PyTorch来进行深度学习的实现。
一、基本流程
PyTorch建模的基本流程如下：
graph LR
A[数据导入] --> B[数据拆分]
B[数据拆分] --> C[Tensor转换]
C[Tensor转换] --> D[数据重构]
D[数据重构] --> E[模型定义]
E[模型定义] --> F[模型训练]
305. 【操作系统】文件系统
所谓文件管理系统，就是操作系统中实现文件统一管理的一组软件和相关数据的集合，专门负责管理和存取文件信息的软件结构，简称文件系统。
文件系统的功能包括：
按名存取，即用户可以“按名存取”，而不是“按地址存取”；
统一的用户接口，在不同设备上提供同样的接口，方便用户操作和编程；
并发访问和控制，在多道程序系统中支持对文件的并发访问和控制；
安全性控制，在多用户系统中的不同用户对同一文件可有不同的访问
将所有女员工过滤出来1
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;
public class LimitDemo {
public static void main(String[] args) {
List<Employee> list = Employee.getEmp
Apache Sedona 流数据处理入门
Apache Flink介绍
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
Apache Sedona介绍
Apache Sedona（孵化中）是一个用于处理大规模空间数据的集群计算系统。Se
